本发明提供了一种跨域人脸识别算法、存储介质及处理器。所述跨域人脸识别算法方法包括：搭建Facenet神经网络；在Facenet神经网络特征向量最高维层处加入平均池化层和Faltten层，将特征向量变为单通道一维向量；用单通道一维向量计算最大均值差异损失；将最大均值差异损失加入Facenet神经网络的损失函数中，共同参与反向传播和梯度求导。将原Facenet算法的网络结构进行改进，在特征维度最高层处计算不同域MMD值，将其加入合成损失函数中。由于改进后的算法消除了域间统计分布差异，达到了跨域人脸识别的效果。